pyecharts 支持主题切换,用户可以根据自己的需求选择合适的主题来改变图表的样式。 pyecharts 提供了 10+ 种内置主题,开发者也可以定制自己喜欢的主题。 以下是一个简单的例子,演示了如何使用 pyecharts 切换主题: 实例 frompyechartsimportoptionsasopts frompyecharts.chartsimportBar # 内置主题类型可查看 pyecha...
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="blue", color0="green"), # 设置K线图的颜色 .set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True), # 设置x轴选项,使其自适应 yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True), # 设置y轴选项,使其自适应 title_opts=opts.TitleOpts(title="K线图示例"),...
首先,确保安装了 `pyecharts`: ```bash pip install pyecharts ``` 然后,可以使用以下 Python 代码示例来创建一个具有多样性和视觉吸引力的散点图: ```python from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Scatter # 示例数据 data = [ ("系列1", [10, 20, 30, 40, 50],...
importpyecharts.options as opts frompyecharts.chartsimportLine x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日'] y=[100,200,300,400,500,400,300] line=( Line() .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="...
pyecharts介绍 pyecharts是python与echarts链接,一个用于生成Echarts图标的第三方库,pyecharts分为v0.5.X和v1两个大版本,两者互不兼容,v1是一个全新的版本,经研发团队决定,前者将不再进行更新维护。下面是我个人整理的关于pyecharts绘制柱状图的案例大全,收集整理不易,多多支持!
添加额外的x轴:直接使用.extend_axis然后设置数据:xaxis_data,和属性:xaxis即可 添加额外的y轴:先使用.extend_axis设置属性:yaxis,然后再使用add_yaxis添加数据,同时指定y轴索引yaxis_index=1即可, 同时要注意图例位置的设置,不然会重合 from pyecharts import options as opts ...
安装Pyecharts 首先,让我们安装Pyecharts。你可以使用pip命令来安装Pyecharts: pip install pyecharts 绘制基本柱状图 让我们从最简单的柱状图开始,绘制一个基本的柱状图。首先,导入必要的库和模块: frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBar ...
from pyecharts.charts import Bar l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日'] l2=[100,200,300,400,500,400,300]bar = ( Bar() .add_xaxis(l1) .add_yaxis("基本柱状图", l2) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle=...
这个样例里面,首先利用Line()实例化,然后设置全局配置项,接着是添加x轴和y轴(包括数据、坐标轴名称、设置等),最后是渲染为html文件。这样就完成了整个过程。 由于pyecharts支持链式调用,所以代码可以写成例如: Line.set_global_opts().add_xaxis().add_yaxis().render() ...
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/' df = pd.read_csv('2019年成都空气质量数据.csv') date = [x for x in range(len(df['日期']))] value = [int(i) for i in df['AQI指数']] # 绘制折线图 ...